혼돈에 패턴이 있을까요? 찾아보겠습니다! 특정 샘플의 예에 대한 머신 러닝. - 페이지 15 1...8910111213141516171819202122...32 새 코멘트 Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 08:36 #141 Maxim Dmitrievsky #: 무한한 세계를 이해하고 싶은 건가요? 제 지식을 기계에 전달해야 할 것 같아요. 명확한 알고리즘은 없고 일련의 징후가 있기 때문에 다양한 상황에서 통계적 우위를 드러내기 위해 징후를 제공합니다. 저는 직접 손을 맞출 수 없고 규칙을 어기며 감정적입니다. 아니요, 물론 새로운 패턴, 특히 다른 악기에서 작업하는 것이 좋으면 좋습니다. 그러나 4개의 지표만으로도 빈약한 샘플을 외우기에 충분합니다 - 땜질할 위험이 크다고 봅니다. 귀하의 경우 훈련에 대한 기록에서 몇 개의 막대 / 예제가 있습니까? 지표 세트를 한 번만 훈련하나요, 아니면 지나치게 많이 훈련하나요? 위 모델에서 트리의 깊이와 트리의 수는 몇 개인가요? 양자화 분할의 수는 기본적으로 설정되어 있나요? Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 08:42 #142 Renat Akhtyamov #:지점 질문은 확실히 흥미로운 질문입니다.... 그래서 궁금했습니다. 아마도 패턴을 파악할 수 있을 것 같습니다. 예를 들어 3-4와 같이 여러 개의 막대를 연속으로 분석하는 것이 좋습니다. 그런 다음 이 3-4 막대 샘플의 시작 부분에서 한 막대를 이동하고 다시 분석합니다. 마치 한 샘플을 다른 샘플에 오버레이하는 것처럼 말이죠. 다음과 같은 패턴을 찾을 수 있습니다. 이렇게요: 본질적으로 다음 막대의 결과, 즉 고정 된 시간 간격 후에 가격이 어떻게 변할지 찾을 것을 제안합니다. 그런 다음 모델의 결과를 가져와서 몇 가지 단계를 거쳐 다시 훈련하고 모델 분류 결과를 예측 변수에 추가합니다. Renat Akhtyamov 2022.12.06 08:45 #143 Aleksey Vyazmikin #:본질적으로 현재 막대에서 다음 막대의 결과, 즉 고정 된 시간 간격으로 가격이 어떻게 변할지 검색 할 것을 제안합니다. 그런 다음 모델의 작업 결과를 가져와서 몇 가지 단계를 거쳐 다시 훈련하고 모델의 분류 결과를 예측 변수에 추가합니다. 네. 즉, 거래 시스템에 인접한 막대 간의 관계를 설명하고 혼란을 최소화 할 주요 패턴을 계산합니다. Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 08:53 #144 Renat Akhtyamov #:네 근본적인 패턴을 파악하기 위해 새로운 데이터에 대한 학습을 계속하기 위해 다른 샘플을 입력해 볼 수도 있습니다. 캣부스트도 그렇게 할 수 있을 것 같아요. 패턴을 병합하는 방법도 알고 있지만 자세히 살펴보지는 않았습니다. Renat Akhtyamov 2022.12.06 09:07 #145 Aleksey Vyazmikin #:새로운 데이터에 대한 학습을 계속하기 위해 다양한 샘플을 공급할 수 있습니다. CatBoost도 이 작업을 수행할 수 있는 것 같습니다. 모델을 병합하는 방법도 알고 있지만 자세히 살펴보지는 않았습니다. 전혀 다른 것을 의미한다면 그건 아닙니다. 동일한 데이터에 대한 시간 이동은 다릅니다. 목표는 인접한 막대 사이의 관계를 파악하는 것입니다. [삭제] 2022.12.06 09:08 #146 Aleksey Vyazmikin #:제 지식을 기계에 전달해야 한다고 생각해요. 명확한 알고리즘이 없고 일련의 징후가 있기 때문에 다양한 상황에서 통계적 우위를 식별하기 위해 징후를 제공합니다. 저는 직접 손을 댈 수 없고 규칙을 어기며 감정적입니다. 물론 새로운 패턴, 특히 다른 악기에서 작동하는 패턴이 있으면 좋습니다. 그러나 4개의 지표로도 빈약한 샘플을 외우기에 충분합니다. 땜질할 위험이 크다고 봅니다. 귀하의 경우 트레이닝 기록에 몇 개의 막대/예시가 있나요? 지표 세트를 한 번만 훈련하나요, 아니면 시드 세트가 있나요? 위 모델에서 트리의 깊이와 트리의 수는 몇 개인가요? 양자화 분할의 수는 기본적으로 설정되어 있나요? 일반적인 상황에서는 시드가 거의 영향을 미치지 않으며, 중요한 것은 알고리즘입니다. 시드를 엉망으로 만들어야 한다면 데이터는 이미 쓰레기입니다. 새 데이터에서 확인하면 1000개가 아닌 10개의 부호만 있으면 어느 정도 확신할 수 있습니다. 기본 깊이는 6이며 중요한 값을 제외하고는 큰 영향을 미치지 않는다고 생각합니다. 학습 깊이는 과거 변동성에 따라 다르게 영향을 미칩니다. [삭제] 2022.12.06 09:11 #147 Renat Akhtyamov #:네 즉, 트레이딩 시스템에 인접한 바 사이의 관계를 설명하고 혼란을 최소화하는 기본 패턴을 계산하는 것입니다. 자신을 태우다. Renat Akhtyamov 2022.12.06 09:12 #148 Maxim Dmitrievsky #:자신을 태우다 아직 진정 안 됐죠? 넌 정말 깡패야. ;))) [삭제] 2022.12.06 09:14 #149 Renat Akhtyamov #:아직 진정되지 않았죠? 넌 정말 깡패야. ;))) 그냥 태워 Renat Akhtyamov 2022.12.06 09:19 #150 Maxim Dmitrievsky #:그냥 태워 ;) 1...8910111213141516171819202122...32 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
무한한 세계를 이해하고 싶은 건가요?
제 지식을 기계에 전달해야 할 것 같아요. 명확한 알고리즘은 없고 일련의 징후가 있기 때문에 다양한 상황에서 통계적 우위를 드러내기 위해 징후를 제공합니다. 저는 직접 손을 맞출 수 없고 규칙을 어기며 감정적입니다.
아니요, 물론 새로운 패턴, 특히 다른 악기에서 작업하는 것이 좋으면 좋습니다.
그러나 4개의 지표만으로도 빈약한 샘플을 외우기에 충분합니다 - 땜질할 위험이 크다고 봅니다.
귀하의 경우 훈련에 대한 기록에서 몇 개의 막대 / 예제가 있습니까? 지표 세트를 한 번만 훈련하나요, 아니면 지나치게 많이 훈련하나요? 위 모델에서 트리의 깊이와 트리의 수는 몇 개인가요? 양자화 분할의 수는 기본적으로 설정되어 있나요?
지점 질문은 확실히 흥미로운 질문입니다....
그래서 궁금했습니다.
아마도 패턴을 파악할 수 있을 것 같습니다.
예를 들어 3-4와 같이 여러 개의 막대를 연속으로 분석하는 것이 좋습니다.
그런 다음 이 3-4 막대 샘플의 시작 부분에서 한 막대를 이동하고 다시 분석합니다.
마치 한 샘플을 다른 샘플에 오버레이하는 것처럼 말이죠.
다음과 같은 패턴을 찾을 수 있습니다.
이렇게요:
본질적으로 다음 막대의 결과, 즉 고정 된 시간 간격 후에 가격이 어떻게 변할지 찾을 것을 제안합니다. 그런 다음 모델의 결과를 가져와서 몇 가지 단계를 거쳐 다시 훈련하고 모델 분류 결과를 예측 변수에 추가합니다.
본질적으로 현재 막대에서 다음 막대의 결과, 즉 고정 된 시간 간격으로 가격이 어떻게 변할지 검색 할 것을 제안합니다. 그런 다음 모델의 작업 결과를 가져와서 몇 가지 단계를 거쳐 다시 훈련하고 모델의 분류 결과를 예측 변수에 추가합니다.
네.
즉, 거래 시스템에 인접한 막대 간의 관계를 설명하고 혼란을 최소화 할 주요 패턴을 계산합니다.
네
근본적인 패턴을 파악하기 위해
새로운 데이터에 대한 학습을 계속하기 위해 다른 샘플을 입력해 볼 수도 있습니다. 캣부스트도 그렇게 할 수 있을 것 같아요. 패턴을 병합하는 방법도 알고 있지만 자세히 살펴보지는 않았습니다.
새로운 데이터에 대한 학습을 계속하기 위해 다양한 샘플을 공급할 수 있습니다. CatBoost도 이 작업을 수행할 수 있는 것 같습니다. 모델을 병합하는 방법도 알고 있지만 자세히 살펴보지는 않았습니다.
전혀 다른 것을 의미한다면 그건 아닙니다.
동일한 데이터에 대한 시간 이동은 다릅니다.
목표는 인접한 막대 사이의 관계를 파악하는 것입니다.
제 지식을 기계에 전달해야 한다고 생각해요. 명확한 알고리즘이 없고 일련의 징후가 있기 때문에 다양한 상황에서 통계적 우위를 식별하기 위해 징후를 제공합니다. 저는 직접 손을 댈 수 없고 규칙을 어기며 감정적입니다.
물론 새로운 패턴, 특히 다른 악기에서 작동하는 패턴이 있으면 좋습니다.
그러나 4개의 지표로도 빈약한 샘플을 외우기에 충분합니다. 땜질할 위험이 크다고 봅니다.
귀하의 경우 트레이닝 기록에 몇 개의 막대/예시가 있나요? 지표 세트를 한 번만 훈련하나요, 아니면 시드 세트가 있나요? 위 모델에서 트리의 깊이와 트리의 수는 몇 개인가요? 양자화 분할의 수는 기본적으로 설정되어 있나요?
일반적인 상황에서는 시드가 거의 영향을 미치지 않으며, 중요한 것은 알고리즘입니다. 시드를 엉망으로 만들어야 한다면 데이터는 이미 쓰레기입니다.
새 데이터에서 확인하면 1000개가 아닌 10개의 부호만 있으면 어느 정도 확신할 수 있습니다.
기본 깊이는 6이며 중요한 값을 제외하고는 큰 영향을 미치지 않는다고 생각합니다.
학습 깊이는 과거 변동성에 따라 다르게 영향을 미칩니다.
네
즉, 트레이딩 시스템에 인접한 바 사이의 관계를 설명하고 혼란을 최소화하는 기본 패턴을 계산하는 것입니다.
자신을 태우다.
자신을 태우다
아직 진정 안 됐죠?
넌 정말 깡패야.
;)))
아직 진정되지 않았죠?
넌 정말 깡패야.
;)))
그냥 태워
그냥 태워
;)